图像的简单几何变换先看一下关于图像几何变换的简介：几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。有利于我们在后续的处理和识别工作中将注意力集中子图像内容本身，更确切地说是图像中的对象，而不是该对象的角度和位置等。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤，是图像归一化的核心工作之一。一个几何变换需要两部分运算：首先是空间变换所需的运算，如平移、缩放、旋转和正平行投影等，需要用它来表示输出

绘制简单的几何图形、显示文字（一）绘制直线和矩形（二）绘制圆和椭圆（三）绘制多边形五角星，好看吧（四）显示文字

图像像素的访问、通道的合并与分离（一）像素的访问图像在计算机里面就是一个矩阵，对于RGB图像来说，一共有3层，分别代表了RGB通道，矩阵中的每一个数字的大小代表了不同通道的亮度，范围在0-255之间。访问图像的像素就是对矩阵元素的访问输出为也可以对所选取图像的像素进行赋值这样的话图上左上角会形成一个400×400像素的白色区域可以利用图像矩阵的特点，制作一个椒盐现象写一个椒盐函数，将我们想要的像素随机分布在图像上点上1500个点输出显示图像为（二）通道分离对于RGB图像，拥有RGB三原色通道，从矩阵的角度

图像的读取、复制、显示、保存（1）认识和读取图像图像其实是一个数组，对图像的处理就是对数字的处理读取图像这里是我用的图片1.jpg“1.jpg”是要读入图像的完整路径 ，这里我把图像文件和.py文件放在同一个路径下，所以只写了文件名**（注意：图像的完整路径不要有中文，如果出现中文的话会报错，请一定要注意这一点）**#opencv支持以下3种cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHA

一、关于OpenCV简介OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理